实体
TREC Deep Learning 2019
TREC Deep Learning 2019
PulseAugur coverage of TREC Deep Learning 2019 — every cluster mentioning TREC Deep Learning 2019 across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
总计 · 30天
1
90 天内 2
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
1
90 天内 2
层级分布 · 90 天
主题
情绪 · 30 天
1 天有情绪数据
最近 · 第 1/1 页 · 共 2 条
-
新框架使用LLM和用户反馈审计信息检索中的PRF
一篇新的研究论文提出了一个两阶段框架来解决信息检索中伪相关反馈（PRF）的不透明性。该框架首先涉及108名用户的参与式审计，结果显示PRF仅使约20.9%的查询受益，而对25.6%的查询产生负面影响。第二阶段利用基于LLM的重排器自动预测用户派生的标签，从而能够对PRF决策进行可扩展的检查。这种方法旨在将PRF从一个不透明的组件转变为一个可审计的、以用户为基础的系统。
-
大型语言模型为神经排序模型的新型对抗性攻击提供动力
研究人员开发了一个名为 CRAFT 的新框架，用于攻击信息检索中使用的神经排序模型。该框架利用大型语言模型生成对抗性内容，然后用于微调和优化排序模型。实验表明，CRAFT 在各种排序架构中显著提高了对抗性推广率和排名提升效果，凸显了现实世界检索系统的潜在漏洞。